Grau inteligencia artificial upc
ccp upc
Reconocimiento de patrones estructurales para sonidos de máquinas industriales basado en el análisis del espectro de frecuenciaspor Alberto Sanfeliu y Antoni GrauLecture Notes in Computer Science, 2004Con el fin de discriminar diferentes sonidos de máquinas industriales contaminadas con perturbaciones (alto… más Con el fin de discriminar diferentes sonidos de máquinas industriales contaminadas con perturbaciones (alto ruido, habla, etc.), se propone un análisis espectral basado en una técnica de reconocimiento de patrones estructurales. Este enfoque consta de tres pasos 1) eliminar el ruido de los sonidos de las máquinas mediante la transformada wavelet de Morlet, 2) calcular los espectros de frecuencias para estas señales purificadas, y 3) convertir estos espectros en cadenas, y utilizar una técnica de correspondencia de cadenas aproximada, encontrando una medida de distancia (la distancia de Levenshtein) para discriminar los sonidos. Este método se ha probado tanto en señales artificiales como en sonidos reales de máquinas industriales.Save to LibraryEditPaperRank: Lectores Artículos relacionados MencionesVer Impacto
Grau inteligencia artificial upc 2021
Las tecnologías de aprendizaje profundo están en el centro de la actual revolución de la inteligencia artificial para el análisis de datos multimedia. La convergencia de conjuntos de datos anotados a gran escala y un hardware de GPU asequible ha permitido el entrenamiento de redes neuronales para tareas de análisis de datos que antes se abordaban con características elaboradas a mano. Arquitecturas como las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes o las redes Q para el aprendizaje por refuerzo han configurado un escenario completamente nuevo en el procesamiento de señales. Este curso abarcará los principios básicos del aprendizaje profundo, tanto desde el punto de vista algorítmico como computacional.
universitat politècnica de catalunya
Los cursos comenzarán en septiembre de 2021. El nuevo Grado ha sido creado con el apoyo del Departamento de Política Digital y de la Secretaría de Universidades e Investigación de la Generalitat de Catalunya.
La presentación tuvo lugar en el auditorio Manuel Martí Recover de la escuela FIB en el Campus Norte de la UPC (Barcelona). Estuvo presidida por el decano de la FIB, Josep Fernández Ruzafa, y contó con la presencia del rector de la UPC, Francesc Torras Torras, el consejero de Política Digital de la Generalitat, Jordi Puigneró, y el secretario de Universidades e Investigación de la Generalitat, Francesc Xavier Grau.
El Grado en Inteligencia Artificial tiene como objetivo formar a los futuros profesionales que se incorporarán al Ecosistema Europeo de Inteligencia Artificial. Tendrán la capacidad de identificar situaciones reales en las que las técnicas de IA son adecuadas para ofrecer soluciones innovadoras en las empresas y organizaciones y aplicarlas para generar valores añadidos.
Este Grado en IA es el primer título oficial de IA en España que no tiene un enfoque híbrido hacia otras áreas específicas (como la empresa, la salud o la ciberseguridad), ofreciendo un enfoque amplio de la IA que incluye aplicaciones en muchos verticales (salud, movilidad, industria 4.0, medio ambiente, etc) y especializaciones en muchas ramas de la IA (incluyendo Razonamiento, Aprendizaje Automático, Visión por Computador, Procesamiento del Lenguaje Natural, Ciencia de Datos, Robótica, Soporte Inteligente a la Decisión y Ética entre otras).
upc enginyeria informatica
El grado en Ingeniería Informática se divide en dos grandes bloques. El primero incluye los dos primeros cursos académicos, y el alumno obtendrá los conocimientos básicos de la Ingeniería Informática con el sello de la FIB.
El segundo bloque permitirá al alumno configurar sus estudios a su manera: podrá elegir la especialización y las asignaturas optativas de su interés, ampliar sus estudios saliendo al extranjero, y participar en unas prácticas. La tesis de licenciatura, apoyada por los profesores, completa los estudios y demuestra la adquisición de conocimientos a lo largo de la carrera universitaria.
Los estudiantes adquirirán los conocimientos científicos y técnicos necesarios para diseñar soluciones eficientes y fiables para hacer frente a los retos informáticos de la inteligencia artificial, la bioinformática, la interacción hombre-máquina, la realidad virtual y otros campos fascinantes.
El aprendizaje alcanzado se produce gracias a la conexión entre las áreas técnicas y de gestión con el objetivo de mejorar los procesos de las empresas y organizaciones en el uso de los sistemas de información para ser más eficientes, innovadores y competitivos.
